About The Role

工艺与电性数据收集：收集并统计大量工艺数据和电性数据，构建数据基础；
异常检测与良率预测模型构建：基于工艺生产数据，利用神经网络建立工艺指标异常检测与良率预测模型，指导电路设计和工艺优化；
数据清洗与特征工程：负责数据的清洗、特征工程及模型迭代优化，确保模型准确性与可解释性；
工程经验算法化：与工艺工程师沟通，将工程经验转化为算法逻辑，推动算法与实际生产结合。
教育背景与专业知识：硕士学历，微电子、物理、材料、自动化、电子工程、计算机等相关专业，熟悉半导体工艺或器件的基础知识，具备统计学相关知识背景；
专业技能与资格：熟练掌握Python，能使用Pandas/NumPy进行数据处理，熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），并能熟练使用AI工具完成模型开发；
行业与专业经验：具备半导体工艺或器件领域的数据分析或建模经验者优先；
其他要求：具有跨部门沟通能力，能协同工艺工程师将工程经验转化为算法逻辑。

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半导体智能设计开发主任工程师-Semiconductor Intelligent Design Development Staff Engineer(J18871)